龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
摘要：本发明公开了基于客户端聚类的个性化联邦学习方法、装置及设备，该方法包括：获取全局模型，对全局模型进行初始化训练，获取每个客户端在初始化训练中产生的梯度；根据客户端的梯度进行聚类分析，确定每个客户端所属的簇；将在每个簇内的客户端训练的深度神经网络的第一隐藏层集合进行共享训练，在每个簇内的客户端训练的深度神经网络的第二隐藏层集合进行个性化训练，直至本地模型收敛后得到个性化模型。解决了传统联邦学习制约个性化模型收敛性能、准确率和精度等技术问题。
主权项：1.一种基于客户端聚类的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括：获取全局模型，利用图像数据集对所述全局模型进行初始化训练，获取每个客户端在所述初始化训练中产生的梯度；根据所述客户端的梯度进行聚类分析，确定每个所述客户端所属的簇，具体包括：根据所述客户端的数据集和所述客户端对应的梯度确定加权客户端；初始化多个球簇的质心和半径；将每个所述加权客户端划分到离它最近的质心所在的球簇中；根据所述半径和任意所述球簇之间的质心距离确定任意两个球簇之间的邻域关系；根据所述邻域关系和所述加权客户端到所属球簇及其邻域球簇质心的距离，移动球簇中的加权客户端到其邻域球簇中；根据所述加权客户端到所属球簇及其邻域球簇质心的距离，不断将每个所述球簇中的加权客户端进行迭代，直到每个球簇中拥有的加权客户端不变；根据所述客户端的梯度进行聚类分析，还包括：确定所有球簇半径的平均值和球簇分裂的增量步长；比较每个球簇半径与所述平均值的大小；将所述球簇半径大于所述平均值的球簇进行分裂；确定分裂的球簇数量大于等于所述增量步长时，停止分裂；将在每个簇内的客户端训练的深度神经网络的第一隐藏层集合进行共享训练，在每个簇内的客户端训练的深度神经网络的第二隐藏层集合进行个性化训练，直至本地模型收敛后得到个性化模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 基于客户端聚类的个性化联邦学习方法、装置及设备
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号